Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 511926 |
| Слов в произведении (СВП): | 74756 |
| Приблизительно страниц: | 253 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.12 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.29 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.85 |
| СДП диалога, знаков: | 46.75 |
| Доля диалогов в тексте: | 57.73% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.34% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9407 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8780 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 627 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1247.29 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2917.54 | —> 4730-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17978 (24.05% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56778 (75.95% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17718 (31.21%) |
| Прилагательное | 5408 (9.52%) |
| Глагол | 13926 (24.53%) |
| Местоимение-существительное | 6348 (11.18%) |
| Местоименное прилагательное | 3192 (5.62%) |
| Местоимение-предикатив | 1 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 722 (1.27%) |
| Числительное (порядковое) | 170 (0.30%) |
| Наречие | 3737 (6.58%) |
| Предикатив | 605 (1.07%) |
| Предлог | 7153 (12.60%) |
| Союз | 6143 (10.82%) |
| Междометие | 998 (1.76%) |
| Вводное слово | 232 (0.41%) |
| Частица | 5114 (9.01%) |
| Причастие | 1132 (1.99%) |
| Деепричастие | 289 (0.51%) |
| Служебных слов: | 29470 (51.90%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.18 |
| . точка | 78.07 |
| - тире | 42.44 |
| ! восклицательный знак | 15.26 |
| ? вопросительный знак | 16.95 |
| ... многоточие | 14.03 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.49 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.33 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.56 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.52 |
| " кавычка | 7.56 |
| () скобки | 0.55 |
| : двоеточие | 4.00 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
Распознавание автора текста
Алгоритм распознавания автора текста, разработанный в 2008 году Львовым Алексеем (creator) для
Лаборатории Фантастики, основан на сравнении лингвистического профиля текста с идентичными по структуре лингвистическими
профилями авторов для выявления наиболее точного совпадения. Лингвопрофили авторов вычисляются заблаговременно и хранятся
в базе данных как массивы усреднённых показателей и их среднеквадратичных отклонений по всем текстам автора.
Таких показателей насчитывается более тысячи, часть из которых приведена выше.
Эмпирический подсчёт показал, что совокупный анализ этих данных, взятых в весовых долях, позволяет определить автора романа с точностью 98.79%,
рассказа — 84.32% (при условии, что в базе данных имеется лингвистический профиль истинного автора). Алгоритм сложен и
обладает рядом инновационных решений, что позволяет достичь высокой точности в сравнении с прототипами, основанными
на анализе одних лишь символьных биграмм.
Алгоритм работы лингвоанализатора кратко описан в статье «Лингвистический анализ текста и распознавание автора».
